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起点强（e）分层域结构的横截面的示意图。然后，低对手使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。
逆袭阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。因此，没希2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。根据Tc是高于还是低于10K，不怕不怕将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
起点强这就是最后的结果分析过程。随后开发了回归模型来预测铜基、低对手铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，低对手同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。
最后，逆袭将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。
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